2022 Fiscal Year Annual Research Report
積雪が稀な地域での大雪発生状況の把握と現在及び将来の大雪発生ポテンシャルの評価
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19H01377
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| Research Institution | Japan, Meteorological Research Institute |
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Principal Investigator |
川瀬 宏明 気象庁気象研究所, 応用気象研究部, 主任研究官 (20537287)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野沢 徹 岡山大学, 自然科学学域, 教授 (10311325)
大庭 雅道 一般財団法人電力中央研究所, サステナブルシステム研究本部, 主任研究員 (40466660)
西井 和晃 三重大学, 生物資源学研究科, 准教授 (50623401)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 太平洋側の大雪 / 南岸低気圧 / 区内気象観測 / データレスキュー / 地球温暖化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまで未着手であった区内観測および農業気象観測データ（和歌山県、奈良県、鳥取県、島根県等）のデジタル化を行い、昨年度までにデジタル化を終えたデータと合わせて統合したフォーマットで積雪データを整備した。
1958年以降の5kmメッシュの再現実験による過去の大雪変化の研究は、日本地球惑星科学 連合(JpGU)の国際誌PEPSから出版された。一方、地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース（d4PDF）は観測された関東甲信地方の降水量の増加トレンドを捉えているため、当該データを用いて日本の冬期降水量の長期変化要因を調査した。自己組織化マップ（SOM）を地上の気圧配置に適用し、降水量に関連する天候パターン（WP）の影響を分析した。その結果、降水量/降雪量の長期的な変化には、南岸低気圧のWP頻度の変化と、WPに関連した降水量（冬期気候背景場の変化に起因）のどちらもが寄与している可能性が示唆された。また、d4PDFを5kmにダウンスケーリングしたデータ等を用いて、最大日降雪量あるいは冬季降雪量の変化を明らかにした。
津および名古屋において積雪時の気象条件について気圧配置ごとに調査し、南岸低気圧型の降雪時は冬型の気圧配置の降雪時より上空の気温が高い傾向にあることを明らかにした。また日本への寒波のもととなるユーラシア大陸上の寒気の蓄積について、2020年12月の事例は北極海の海氷減少が寄与していた可能性を大気大循環モデル実験により示した。一方、山陽地域の大雪事例については、地域気象観測委託積雪資料も併用することで事例を増やすとともに、南岸低気圧型で大雪となる場合にどこから寒気が運ばれて来るのか解析し、論文執筆に向けた準備を進めた。
本課題の成果を基に、2023年2月に三重大学において一般向けシンポジウム「大雪は忘れた頃にやってくる」を開催し、200名を超える参加があった。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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